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국내 청화백자의 과학적 특징과 비파괴 조성 분석 가능성 연구
김강 ( Gang Kim ),구나영 ( Nayoung Koo ),김규호 ( Gyuho Kim ) 공주대학교 문화재보존과학연구소 2024 문화재과학기술 Vol.19 No.1
In this study, 24 pieces of blue-and-white porcelain excavated from a Korean kiln site were classified according to the color development pattern of the blue-and-white porcelain, and then scientifically analyzed to investigate the pigment characteristics of domestic blue-and-white porcelain. In addition, the reliability of the non-destructive analysis method was examined by comparing the non-destructive analysis method using HH-XRF and the sample analysis method using SEM-EDS in the composition analysis. The color analysis results showed that the dark blue pieces had a high redness, and the light blue pieces had a high greenness. In the cross-section observation, the boundary between the glaze and pigment was clear in the dark blue porcelain piece, and particles and a large number of bubbles were observed. On the other hand, the boundary between the glaze and pigment in the light blue was ambiguous, and no particles were observed. The analysis results of the composition of the blue-and-white portion of each piece show that the dark blue pieces have relatively higher Mn than the light blue pieces. These analysis results are contradictory to the results of previous studies published in China regarding the color development and composition of the blue-and-white raw materials, so it seems that additional analysis of the pigments of Korean blue-and-white porcelain is necessary. In addition, the analysis results using HH-XRF and SEM-EDS showed similar patterns, and it is judged that the results using non-destructive analysis methods can also be trusted to a certain extent.
계층적 지식 그래프: 데이터의 관계와 구조 분석을 위한 지식 그래프
박정수(Jungsoo Park),임수빈(Soobin Yim),유상봉(Sangbong Yoo),정찬영(Chanyoung Jung),구나영(Nayoung Koo),장윤(Yun Jang) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
사용자가 데이터분석 결과를 얼마나 쉽게 이해하고 편리하게 사용하는 지는 데이터 시각화의 중요요소 중 하나이다. 그러므로 사용자가 시각화 결과가 복잡하여 데이터분석 결과를 필요한 상황에 이용하지 못한다면 데이터 시각화의 의미가 퇴색된다. 데이터 시각화 방식 중 하나인 지식그래프는 대용량 데이터 사용시 시각화 결과가 복잡하여 이해하기 어렵다. 본 연구에서는 이런 지식 그래프의 문제점에 착안하여 대용량 데이터에 대해서도 분석하기 쉬운 새로운 형태의 지식 그래프인 계층적 지식 그래프를 제안한다.